Fugu-MT 論文翻訳(概要): Label Smoothing for Enhanced Text Sentiment Classification

論文の概要: Label Smoothing for Enhanced Text Sentiment Classification

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.06522v1
Date: Mon, 11 Dec 2023 17:00:35 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-12 14:55:14.110928
Title: Label Smoothing for Enhanced Text Sentiment Classification
Title（参考訳）: テキスト感情分類のためのラベル平滑化
Authors: Yijie Gao and Shijing Si
Abstract要約: 本研究では, 感情分類のためのラベルスムースティングの実装について, 異なるレベルのスムースティングを用いて検討した。主な目的は、離散ラベルをスムーズなラベル分布に変換することにより、感情分類の精度を高めることである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.692760556231778
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Label smoothing is a widely used technique in various domains, such as image classification and speech recognition, known for effectively combating model overfitting. However, there is few research on its application to text sentiment classification. To fill in the gap, this study investigates the implementation of label smoothing for sentiment classification by utilizing different levels of smoothing. The primary objective is to enhance sentiment classification accuracy by transforming discrete labels into smoothed label distributions. Through extensive experiments, we demonstrate the superior performance of label smoothing in text sentiment classification tasks across eight diverse datasets and deep learning architectures: TextCNN, BERT, and RoBERTa, under two learning schemes: training from scratch and fine-tuning.
Abstract（参考訳）: ラベルスムーシングは、画像分類や音声認識など、様々な領域で広く使われている技法であり、モデルオーバーフィッティングと効果的に戦うことで知られている。しかし,テキスト感情分類への応用に関する研究は少ない。そこで本研究では,感情分類のためのラベル平滑化の実装について,異なる平滑化レベルを用いて検討する。主目的は、離散ラベルを平滑化ラベル分布に変換することで感情分類精度を向上させることである。広範にわたる実験を通じて,テキスト認識分類タスクにおいて,テキストCNN,BERT,RoBERTaという8つの多様なデータセットとディープラーニングアーキテクチャにおいて,スクラッチからのトレーニングと微調整という2つの学習スキームの下でラベルスムーシングの優れた性能を示す。

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